基于 Rust 的零拷贝向量化执行，查询速度提升 2-5 倍。
兼容 Spark SQL 所有 API、UDF 与数据源，无需修改业务代码。
仅需替换 Spark 的执行层，支持主流集群管理平台。
采用 Apache 许可证，代码透明，可自行审计与定制。
“自从在生产环境中使用 Apache Auron，Spark SQL 的查询响应时间平均缩短了 60%。团队无需修改现有代码，迁移成本几乎为零，极大提升了数据分析效率。”
Apache Auron 为 Spark SQL 引入基于 Rust 的向量化执行层，实现原生性能提升，在保持完整 Spark 兼容性的同时，为企业大数据处理带来更低的成本与更快的洞察速度。
无论是实时分析、离线批处理还是机器学习工作流，Auron 都能在不牺牲功能完整性的前提下，为您提供数倍的查询加速。
Apache Auron 采用 Rust 编写的向量化执行引擎，专为 Apache Spark SQL 设计，能够在保持 Spark 完整 SQL 功能的前提下，实现查询性能的大幅提升。通过零拷贝数据处理和 SIMD 加速，Auron 能够在各种大数据场景中提供原生接近的计算效率。
无论是在线实时分析、离线批处理还是机器学习特征工程，使用 Auron 能够显著降低集群资源消耗，提升作业吞吐率。Auron 完全兼容 Spark 的 DataFrame、SQL、UDF 与数据源，并支持在 Kubernetes、YARN、Mesos 等主流集群管理平台上快速部署。
作为 Apache 顶级项目的子模块，Auron 采用 Apache 2.0 许可证开源，企业可以放心在生产环境中使用并根据业务需求进行二次开发。想要体验 Spark SQL 的极速加速？立即联系获取试用版，让您的大数据平台焕发全新活力。